spss教程均值比较检验与方差分析
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首先，建立假设 H0：该药品对男性和女性的治疗效果没有显著差异； H1：该药品对男性和女性的治疗效果有显著差异。
表 2.2 男，女治疗效果的综合得分表
性
分
别
男
女
序
数 号
1
150
140
2
160
120
3
67
78
4
80
135
5
110
89
6
80
100
7
132
105
8
115
9
60
10
100
然后，根据表 1的数据建立数据文件 SY-4，并使用 SPSS进行假设检验，具体 操作步骤：
图 2.5 独立样本 t 检验 Define Groups 对话框
图 2.3 一个样本 t 检验的 Options 对话框
5、单击 OK，得输出结果。如表 2.1 所示。
表 2.1 （a） . 数据的基本统计描述
One-Sample Statistics
国有单位
N 样本容量
31
Mean 均值 13559.9032
Std. Deviation 标准差 4809.97099
例2．某医药研究所考察一种药品对男性和女性的治疗效果是否有显著差异， 调查了 10名男性服用者及 7名女性服用者，对他们服药后的各项指标进行综合评 分，服用的效果越好，分值就越高，每人所得的总分见表 2.2 ，试根据表中的数 据检验这种药品对男性和女性的治疗效果是否存在显著差异。
解：由于药品对男性或女性的影响是无联系的， 因此这两个样本是相互独立 的。可以应用两独立样本的假设检验。
单个总体的 t 检验分析也称为单一样本的 t 检验分析，也就是检验单个变 量的均值是否与假定的均数之间存在差异。 如将单个变量的样本均值与假定的常 数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
例1：根据 2002年我国不同行业的工资水平（数据库 SY-2），检验国有企业 的职工平均年工资收入是否等于 10000元，假设数据近似地服从正态分布。
假设条件： 研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在 Analyze 菜单中，均值比较检验可以从菜单 Compare Means，和 General Linear Model 得出。如图 2.1 所示。
图 2.1 均值的比较菜单选择项
§2.1 单个总体的 t 检验（ One-Sample T Test ）分析
1、单击 Analyze Compare Means Independent-sample T Test ，打开 Independent-sample T Test 主对话框如图 2.4 。
图 2.4 两个独立样本 t 检验的主对话框
2、选择要检验的变量“综合得分”进入检验框中。 3、选择分组变量“性别”进入分组框中，然后单击 Define Group 按纽，打 开分组对话框如 2.5 图所示，确定分组值后返回主对话框，如果没有分组，可以 选择 Cut point 单选项，并在激活的框内输入一个值作为分组界限值。 4、由 Option选择按纽确定置信度值和缺失值的处理方式。 5、点击 OK可得输出结果，见表 2.3统计分析检验结果。
95% Confidence Interval of the
Difference 置信区间
Lower
Upper
1795.5916 5324.2148
从上面检验结果表 2.1 （a）可以得出国有单位职工工资的平均值、标准差 和均值的标准误等反映数据特征的数据。从表 2.1 （ b）中可知检验的结果。即 相应的检验统计量 t 值为 4.229 ，自由度为 30，假设检验的 P 值（ sig ）小于 0.05 ， 故原假设不成立， 检验结论是拒绝原假设 H0，接受假设 H1。即认为国有企业职工 的平均工资与 10000 元的假设差异显著。
第二章 均值比较检验与方差分析
在经济社会问题的研究过程中， 常常需要比较现象之间的某些指标有无 显著差异，特别当考察的样本容量 n 比较大时，由随机变量的中心极限定理知， 样本均值近似地服从正态分布。 所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体的 均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：
1、单个总体均值的 t 检验（ One-Sample T Test ）；
Std. Error Mean 标准误 863.89629
表 2.1 (b). 一个样本均值 t 检验的检验结果
One-Sample Test
国有单位
t值 4.121
Test Value = 10000
df 自由度
30
Sig. (2-tailed) P值 .000
Mean Difference
均值差 3559.90323
首先建立假设： H0：国有企业工资为 10000元； H1：国有企业职工工资不等于 10000元
打开数据库 SY-2，检验过程的操作按照下列步骤： 1、单击 Analyze CompareMeans One-Sample T Test ，打开 One-Sample
T Test 主对话框百度文库如图 2.2 所示。
§2.2 两个总体的 t 检验
§2.2.1 两个独立样本的 t检验（ Independent-samples T Test ）
Independent-sample T Test 是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存 在显著的差异， 两个没有联系的总体样本也称独立样本。 如两个无联系的企业生 产的同样产品之间的某项指标的均值的比较， 不同地区的儿童身高、 体重的比较 等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。
图 2.2 一个样本的 t 检验的主对话框
2、从左边框中选中需要检验的变量（国有单位）进入检验框中。 3、在 Test Value 框中键入原假设的均值数 10000。 4、单击 Options 按钮，得到 Options 对话框（如图 2.3 ），选项分别是置信 度（默认项是 95％）和缺失值的处理方式。选择后默认值后返回主对话框。
2、两个独立总体样本均值的 t 检验（ Independent-Sample T Test ）；
3、两个有联系总体均值均值的 t 检验（ Paired-Sample T Test ）；
4、单因素方差分析（ One-Way ANOV）A；
5、双因素方差分析（ General Linear Model
Univariate ）。
表 2.2 男，女治疗效果的综合得分表
性
分
别
男
女
序
数 号
1
150
140
2
160
120
3
67
78
4
80
135
5
110
89
6
80
100
7
132
105
8
115
9
60
10
100
然后，根据表 1的数据建立数据文件 SY-4，并使用 SPSS进行假设检验，具体 操作步骤：
图 2.5 独立样本 t 检验 Define Groups 对话框
图 2.3 一个样本 t 检验的 Options 对话框
5、单击 OK，得输出结果。如表 2.1 所示。
表 2.1 （a） . 数据的基本统计描述
One-Sample Statistics
国有单位
N 样本容量
31
Mean 均值 13559.9032
Std. Deviation 标准差 4809.97099
例2．某医药研究所考察一种药品对男性和女性的治疗效果是否有显著差异， 调查了 10名男性服用者及 7名女性服用者，对他们服药后的各项指标进行综合评 分，服用的效果越好，分值就越高，每人所得的总分见表 2.2 ，试根据表中的数 据检验这种药品对男性和女性的治疗效果是否存在显著差异。
解：由于药品对男性或女性的影响是无联系的， 因此这两个样本是相互独立 的。可以应用两独立样本的假设检验。
单个总体的 t 检验分析也称为单一样本的 t 检验分析，也就是检验单个变 量的均值是否与假定的均数之间存在差异。 如将单个变量的样本均值与假定的常 数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论。
例1：根据 2002年我国不同行业的工资水平（数据库 SY-2），检验国有企业 的职工平均年工资收入是否等于 10000元，假设数据近似地服从正态分布。
假设条件： 研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布。
在 Analyze 菜单中，均值比较检验可以从菜单 Compare Means，和 General Linear Model 得出。如图 2.1 所示。
图 2.1 均值的比较菜单选择项
§2.1 单个总体的 t 检验（ One-Sample T Test ）分析
1、单击 Analyze Compare Means Independent-sample T Test ，打开 Independent-sample T Test 主对话框如图 2.4 。
图 2.4 两个独立样本 t 检验的主对话框
2、选择要检验的变量“综合得分”进入检验框中。 3、选择分组变量“性别”进入分组框中，然后单击 Define Group 按纽，打 开分组对话框如 2.5 图所示，确定分组值后返回主对话框，如果没有分组，可以 选择 Cut point 单选项，并在激活的框内输入一个值作为分组界限值。 4、由 Option选择按纽确定置信度值和缺失值的处理方式。 5、点击 OK可得输出结果，见表 2.3统计分析检验结果。
95% Confidence Interval of the
Difference 置信区间
Lower
Upper
1795.5916 5324.2148
从上面检验结果表 2.1 （a）可以得出国有单位职工工资的平均值、标准差 和均值的标准误等反映数据特征的数据。从表 2.1 （ b）中可知检验的结果。即 相应的检验统计量 t 值为 4.229 ，自由度为 30，假设检验的 P 值（ sig ）小于 0.05 ， 故原假设不成立， 检验结论是拒绝原假设 H0，接受假设 H1。即认为国有企业职工 的平均工资与 10000 元的假设差异显著。
第二章 均值比较检验与方差分析
在经济社会问题的研究过程中， 常常需要比较现象之间的某些指标有无 显著差异，特别当考察的样本容量 n 比较大时，由随机变量的中心极限定理知， 样本均值近似地服从正态分布。 所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体的 均值有关的假设是否成立的问题。
本章主要内容：
1、单个总体均值的 t 检验（ One-Sample T Test ）；
Std. Error Mean 标准误 863.89629
表 2.1 (b). 一个样本均值 t 检验的检验结果
One-Sample Test
国有单位
t值 4.121
Test Value = 10000
df 自由度
30
Sig. (2-tailed) P值 .000
Mean Difference
均值差 3559.90323
首先建立假设： H0：国有企业工资为 10000元； H1：国有企业职工工资不等于 10000元
打开数据库 SY-2，检验过程的操作按照下列步骤： 1、单击 Analyze CompareMeans One-Sample T Test ，打开 One-Sample
T Test 主对话框百度文库如图 2.2 所示。
§2.2 两个总体的 t 检验
§2.2.1 两个独立样本的 t检验（ Independent-samples T Test ）
Independent-sample T Test 是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存 在显著的差异， 两个没有联系的总体样本也称独立样本。 如两个无联系的企业生 产的同样产品之间的某项指标的均值的比较， 不同地区的儿童身高、 体重的比较 等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异。
图 2.2 一个样本的 t 检验的主对话框
2、从左边框中选中需要检验的变量（国有单位）进入检验框中。 3、在 Test Value 框中键入原假设的均值数 10000。 4、单击 Options 按钮，得到 Options 对话框（如图 2.3 ），选项分别是置信 度（默认项是 95％）和缺失值的处理方式。选择后默认值后返回主对话框。
2、两个独立总体样本均值的 t 检验（ Independent-Sample T Test ）；
3、两个有联系总体均值均值的 t 检验（ Paired-Sample T Test ）；
4、单因素方差分析（ One-Way ANOV）A；
5、双因素方差分析（ General Linear Model
Univariate ）。